仿人机器人的非奇异终端滑模控制

目前,仿人机器人代替人类在工业、矿山安全作业等方面起到了至关重要的作用,而机器人稳定性控制技术的进一步提高,则尽可能的避免了由于机器人操作失误所带来的危害.针对具有不确定性干扰的仿人机器人系统的轨迹跟踪控制问题,利用终端滑模控制方法,给出了设计的全局有限时间跟踪控制器.首先,利用拉格朗日法建立了5连杆仿人机器人的动力学模型,基于非奇异终端滑模控制技术并利用终端滑模设计思想,设计了轨迹跟踪滑模控制器.其次,由于 所设计的控制器的非连续性,将会使得系统产生抖振现象.针对这个问题,利用修正的饱和函数来代替控制律中的符号函数,从而减少了系统的抖振问题;最后,仿真算例表明了该方法的有效性.     

基于终端滑模的多关节机器人跟踪控制

针对具有不确定性干扰的多关节机器人系统的轨迹跟踪控制问题,利用终端滑模控制方法,给出了全局有限时间跟踪控制器设计;首先,根据多关节机器人动力学模型的特点,基于非奇异终端滑模控制技术并利用滑模设计思想,设计了轨迹跟踪滑模控制器;在该控制器的作用下,跟踪误差不仅能够在有限时间内从任意初始状态到达滑动面,而且也能在有限时间内沿着滑模收敛到原点;其次,由于所设计的控制器的非连续性,将会使得系统产生抖振现象;针对这个问题,利用修正的饱和函数来代替控制律中的符号函数,从而消除了系统的抖振问题;最后,仿真算例表明了该方法的有效性。     

考虑系统总和扰动的多关节机械臂 反步有限时间滑模控制

针对多关节机械臂轨迹跟踪控制中存在的模型参数摄动和外部有界扰动等不确定性因素影响问题,设计了一种考虑系统总和扰动的反步有限时间滑模控制算法,用于实现多关节机械臂轨迹跟踪控制任务。首先,利用严格反馈形式描述多关节机械臂的动力学模型,并将模型参数摄动和外部有界扰动等不确定性因素看成系统的总和扰动,进而设计非线性扩张状态观测器对系统总和干扰加以估计,以提高系统的鲁棒性能;其次,在传统反步法设计的基础上结合有限时间滑模控制技术,完成系统反步有限时间滑模控制器的设计;最后,应用Lyapunov稳定性理论证明了多关节机械臂的位置矢量能够实现对期望位置矢量的有限时间稳定跟踪。仿真对比结果表明设计反步有限时间滑模控制算法的有效性。     

柔性串联机械臂的模糊自适应滑模控制系统设计

针对柔性串联机械臂传统控制方式的轨迹跟踪精度存在误差较大的缺陷,文章提出了一种结合柔性串联机械臂弹性动力学方程和模糊自适应滑模控制(sliding mode control,SMC)的控制方法。采用运动弹性动力学(kineto-elastic-dynamics,KED)法,结合系统的约束方程,建立了机械臂的弹性动力学方程,为系统提供控制对象模型;将模糊自适应算法与SMC控制器相结合,设计出一种新型SMC控制器,并运用Lyapunov函数验证该新型SMC控制器的稳定性;基于S-Function函数,建立机械臂的Matlab/Simulink仿真框图,对机械臂进行仿真分析。结果表明,模糊自适应SMC控制器具有轨迹跟踪精度高和稳态误差小的特点,验证了新型SMC控制器的有效性。     

二阶非完整平面3R欠驱动机械臂位置控制

为解决中间关节是欠驱动的平面3R机械臂末端点位置控制问题,提出了一种基于轨迹规划与跟踪控制方法.根据系统数学模型、几何关系和期望位置,利用差分进化算法求解所有连杆的目标角度.首先,构造Lyapunov函数设计控制器使得第一、第三连杆到达目标角度;然后,根据系统约束关系,对第一连杆进行轨迹规划,并利用差分进化算法优化轨迹参数;当第一连杆跟踪轨迹后,第二连杆被间接控制到目标角度.最后,基于Lyapunov函数设计控制器使第一连杆跟踪规划轨迹,并维持第三连杆状态不变,使系统末端点从给定初始位置到给定期望位置.仿真实验表明,在33.94 s时,系统末端点能够稳定到目标位置(0.2,0.8) m,对于不同的初始位置和期望位置,轨迹规划与跟踪控制方法同样有效.     

一类不确定非线性系统的模型偏差补偿跟踪控制算法

针对一类带有系统未建模动态和干扰的不确定仿射非线性系统,基于滑模变结构控制和模型偏差补偿控制的思想,给出一种轨迹跟踪数字控制器的实现方法.在采样周期足够小的情况下,利用连续时间系统的前向Euler近似离散模型,首先推导出等价控制项作为前馈控制.然后将导出的状态误差修正项和模型偏差补偿项代替滑模控制中的切换函数,其中状态误差修正项用来保证状态误差趋于零,模型偏差补偿项用来补偿系统的未建模动态和干扰的不确定性,从而既保证了控制系统的鲁棒性,又消除了抖动现象.最后通过构造Lyapunov函数,证明了该控制算法的稳定性,同时以两连杆机械臂的轨迹跟踪为目标的仿真实验也说明了此数字控制器的有效性.     

基于动态滑模控制的移动机械臂输出跟踪控制

为实现移动机械臂的输出跟踪控制，设计了一种动态滑模控制器．文中首先给出了包括驱动电机动态特性的移动机械臂简化动态模型，然后通过微分同胚和非线性输入变换将系统分解为4个低阶子系统，并给出了用于移动机械臂输出跟踪的动态滑模控制器的设计方法．仿真结果表明，所设计的动态滑模控制器不仅能很好地跟踪给定轨迹，而且能有效地削弱滑模控制系统的抖振．     

3-DOF空间机械臂新型滑模轨迹跟踪控制

为了实现机械臂高精度轨迹跟踪,提出一种基于扩展状态观测器(ESO)的新型滑模控制器(PD-ESO-SMC)。该控制器滑模面设计为PD形式,利用ESO对系统的外界的未知干扰、参数的摄动、未建模动态以及耦合部分进行实时估计和补偿,定义并且引入sal函数抑制抖振现象。最后通过稳定性分析证明该控制器的有效性,同时,将仿真结果与基于PD的滑模控制(PD-SMC)及PID控制器进行对比。研究结果表明:所提出的控制方案能实现高精度的轨迹跟踪,对外部干扰有很强的鲁棒性。     

基于滑模PID的微型旋翼飞行器轨迹跟踪控制

针对微型旋翼飞行器的轨迹跟踪精度不高的问题, 提出一种基于自适应调节PID（Proportion Integration Differentiation）增益的滑模控制器。基于李亚普诺夫稳定性理论, 通过自适应律在线调节PID控制增益参数, 设计饱和函数抑制滑模控制器的高频抖振, 以实现轨迹跟踪误差系统对模型参数变化和外部扰动的鲁棒性。仿真结果表明, 该控制器能驱动旋翼飞行器精确跟踪期望的轨迹, 具有较高的控制精度, 能满足实际工程应用的要求。     

多机械臂系统无模型自适应神经网络同步控制

针对模型未知的多机械臂系统,利用多个独立的RBF神经网络,对每个子机械臂系统进行逼近,基于图论原理定义了每个子系统之间的同步耦合关系,结合滑模控制方法设计出一种机械臂无模型自适应同步控制器。通过神经网络权值的不断在线迭代过程,随机械臂工作任务的变化可以实现对其动力学模型的实时逼近,摆脱了数学模型的限制,扩大了控制器的应用范围,在初始误差较大的情况下也可以保证对期望轨迹实现快速跟踪,并且系统在载荷发生改变等不确定的情况下依然能够实现同步,提高了控制器的鲁棒性。最后通过Lyapunov稳定性分析和Matlab仿真对所设计的同步控制器进行了验证。     

不确定移动机械臂的反演滑模轨迹跟踪控制

针对一类受复杂不确定影响下的非完整移动机械臂轨迹跟踪问题,建立包含模型误差和外界扰动的不确定动力学模型,提出一种基于反演设计的滑模控制方法。该方法首先采用输入-输出非线性反馈进行系统线性化,建立包含总体不确定性的等价系统;然后,基于李雅普诺夫直接法两步反演设计幂次趋近率滑模控制器,有效抑制系统有界不确定性,减小滑模抖振,保证闭环控制系统渐进收敛,从而实现对参考轨迹的快速精确跟踪。仿真结果表明,该方法跟踪速度快,精度高。     

带有未知参数和有界扰动的机械臂混沌反控制

混沌反控制是指通过对在自然状态下并不存在混沌的系统设计控制方案来实现闭环系统的混沌.文中针对带有未知参数和有界扰动的机械臂,设计了一种带有自适应终端滑模项的RBF神经网络控制器,来实现机械臂的混沌反控制.采用RBF神经网络逼近系统的未知非线性函数,通过自适应终端滑模实现系统对外界扰动的鲁棒性;利用Lyapunov稳定性定理证明了闭环系统所有信号的最终一致有界;最后,以两连杆平面机械臂为例,通过仿真验证了所提方法的可行性与有效性.     

AUV模型解耦水平运动多控制器联合控制

为了解决自治水下机器人(AUV)的水平面轨迹跟踪控制问题,提出一种基于解耦模型的多控制器联合控制方法.建立AUV水平面三自由度运动模型并进行模型解耦,将每个自由度都只保留主变量,模型中的交叉耦合项和模型不确定性都当做外干扰项来考虑;对解耦后的AUV运动模型进行轨迹跟踪控制器的设计,针对AUV各个自由度的特点,为轴向和侧向运动设计自适应反演滑模控制器,为艏向运动设计带有干扰观测器的自适应终端滑模控制器;通过公式推导,利用李雅普诺夫理论证明了系统稳定性和误差的收敛性.仿真实验证明:所设计的轨迹跟踪控制器具有较强的鲁棒性能,系统能够实现对平面轨迹的精确跟踪且能够在规定的有效时间内实现对艏向角的精确跟踪.     

基于干扰观测器的非奇异快速终端滑模控制方法

针对多关节机械臂难以实现对目标轨迹的高精度跟踪控制的问题,提出了一种基于非线性干扰观测器的非奇异快速终端滑模控制方法。首先,结合了传统的快速终端滑模控制和非奇异终端滑模控制,不仅可以使跟踪误差在有限时间快速收敛至零且对机械臂建模误差和外界干扰具有强鲁棒性。其次,针对控制输入抖振严重的问题,通过引入非线性干扰观测器技术和饱和函数方法,从而降低了抖振。最后,以三自由度机械臂为研究对象在Matlab/Simulink环境下进行了对比仿真实验,结果表明,相比于现有的线性滑膜和非奇异快速终端滑模控制方案,在存在建模误差、外界干扰和关节摩擦等不确定性的情况下,所设计的控制方法不仅解决了控制输入抖振较大的问题且实现了各关节对期望轨迹的高精度快速跟踪,从而验证了所提出的基于非线性干扰观测器的非奇异快速终端滑模控制方法的有效性和可行性。     

PID神经网络混沌优化及其在机械臂轨迹跟踪控制中的应用

针对BP优化PID神经网络（BP-PDNN）易陷入局部极小的不足,提出了一种变尺度混沌优化PID神经网络设计方法,即MSCOA-PIDNN,将其应用于机械臂轨迹跟踪控制中.利用混沌运动的遍历性优化网络权值,通过压缩优化变量取值区间提高搜索效率.采用MSCOA-PIDNN建立机械臂系统的预测模型,以多步预测性能指标为目标函数,优化PID神经网络控制器,从而实现机械臂系统轨迹跟踪的有效控制.仿真结果表明,MSCOA-PIDNN在机械臂轨迹跟踪控制中性能优于BP-PIDNN.     

基于非线性干扰观测器的机械臂终端滑模控制

为了在干扰存在的情况下实现对五自由度机械臂的有效控制,提出了一种基于非线性干扰观测器的终端滑模控制策略.通过选择适当的非线性增益函数,干扰观测器能够精确地估计未知干扰,实现对控制器的补偿,降低滑模控制抖振.非奇异快速终端滑模面的设计提高了收敛速度,保证轨迹跟踪误差在有限时间内快速收敛.基于Lyapunov方法证明了闭环系统的稳定性,数值仿真结果验证了所设计方法的有效性.     

有效因子融合的可重构机械臂分散容错控制方法

针对含有动态摩擦的可重构机械臂轨迹跟踪执行器部分失效故障的问题,提出一种基于有效因子融合的分散反演滑模容错控制方法。将可重构机械臂的每个关节模块考虑成一个子系统,将有效因子融合到子系统动力学模型中。基于Lyapunov稳定性理论,子系统误差状态空间分别采用了反演思想和终端滑模进行控制器设计,并利用径向基函数(RBF)神经网络估计系统模型的不确定项和交联项,自适应地补偿了神经网络的估计误差。最后,数值仿真结果表明了提出的分散容错方法的有效性。     

基于改进型广义双曲正切模型的机器臂控制算法研究

针对存在复杂干扰情况下的机械臂轨迹跟踪控制问题,采用了一种基于双曲正切模型的鲁棒自适应控制方案。利用高解释性的改进型广义模糊双曲正切模型的全局逼近特点,设计一种自适应控制器用于机器人轨迹跟踪控制;同时以解一个线性矩阵不等式方程来保证系统的鲁棒稳定性。通过Lyapunov理论验证设计的控制器能够有效地克服不确定性对系统的影响,实现闭环系统的渐近稳定。仿真实验表明此控制算法具有较高的跟踪精度和较强的鲁棒性。     

自由浮动空间柔性冗余度机械臂姿态稳定控制

讨论了自由浮动柔性冗余度空间机械臂的姿态稳定控制问题.采用假设模态法对柔性连杆的变形进行近似描述,忽略高阶弹性振动模态,然后利用拉格朗日法建立空间柔性冗余度机械臂系统的动力学模型.在此模型基础上利用奇异摄动法把系统分解为快慢2个子系统,设计慢变子系统的模糊滑模控制器,以保证轨迹误差的渐近跟踪.对快变子系统则采用最优控制...     

基于状态估计的无人车前轮转角与横摆稳定协调控制

针对无人车轨迹跟踪问题,提出了一种基于状态估计的无人车前轮转角和横摆稳定协调控制策略.建立了车辆轨迹跟踪模型,利用模型预测控制算法设计了轨迹跟踪控制器,得到实时跟踪参考轨迹所需的前轮转角.根据车辆模型设计了一种基于未知输入观测器的前轮转角估计方法,并将估计结果作为前轮转角跟踪控制的输入量.基于非奇异终端滑模控制设计了前轮转角跟踪方法,通过转向电机扭矩来控制车辆转向以实现轨迹跟踪.同时,设计了车辆横摆稳定控制器,通过控制横摆角速度跟踪误差确保车辆横摆稳定.建立了CarSim-Simulink联合仿真模型并进行仿真实测试.结果表明,未知输入观测器具有较好的前轮转角估计效果,从而为车辆协调控制提供可靠信息源,协调控制策略能够在保证车辆横摆稳定性的同时完成车辆轨迹跟踪.